基于改进Census变换的多特性立体匹配算法

针对当前立体匹配算法存在的匹配准确率低，难以达到实用的高精度水平的问题，提出了一种基于改良的Census变换与色彩信息和梯度测度相结合的多特性立体匹配算法，实现高精度的双目立体匹配。算法首先在初始代价匹配阶段，将改进的Census变换、色彩和梯度测度赋权求和得出可靠的初始匹配代价；在聚合阶段，采取高效快捷的最小生成树聚合，获得匹配代价矩阵；最后根据胜者为王法则得到初始视差图，并引入左右一致性检测等策略优化视差图，获得高精度的视差图，实验阶段对源自Middlebury上的标准测试图进行测试验证，实验结果表明，经本文算法处理得到的15组测试数据集的视差图在非遮挡区域的平均误匹配率为6.81%，算法实时响应性优良。     

基于颜色与边缘融合的非局部立体匹配算法

针对基于最小生成树的非局部算法在无纹理以及边缘区域出现误匹配的问题,提出了一种改进代价计算和颜色与边缘融合的非局部立体匹配算法。首先重新构造了基于颜色-梯度的代价计算函数,以提高无纹理区域像素对代价聚合的贡献率;其次利用颜色与边缘信息进行融合来构造自适应边权函数,并利用该权重构建树结构进行代价聚合;最后通过视差计算和非局部视差优化得到最终的视差图。在Middlebury数据集上进行了测试,实验结果表明,提出的算法在无纹理及边缘区域都取得了良好的匹配效果,有效地改善了视差。     

多特征融合和自适应聚合的立体匹配算法研究

针对局部立体匹配在光照失真和弱纹理区域匹配精度低的问题,提出了一种多特征融合的代价计算和自适应十字窗口聚合的立体匹配算法。引入HSV颜色空间分量,结合改进后的Census变换和梯度信息作为匹配代价计算方法,排除了视差边界异常值的影响,增强了算法对光照失真的稳健性;提出了基于梯度信息和可变颜色阈值的自适应窗口代价聚合方法,提高了在弱纹理区域的匹配精度;通过视差计算和多步骤的视差精细得到了最终的视差结果。实验结果表明,所提算法较AD-Census算法在无光照失真条件下误匹配减少了3.24%,能有效解决视差边界和弱纹理区域错误匹配的问题,对光照失真稳健性好且能有效抑制噪声干扰。     

基于自适应权重的改进Census立体匹配算法

针对传统Census算法对噪声敏感且在弱纹理区域匹配精度低的不足,提出一种基于自适应权重的改进算法。在代价计算阶段,通过空间相似度加权计算得到参考像素值,设定阈值限定参考值与中心点像素的差异,使算法能够判断中心点是否发生突变并自适应选择中心参考像素值。在代价聚合阶段,引入多尺度聚合策略,将引导滤波作为代价聚合核函数,加入正则化约束保持代价聚合时尺度间的一致性。在视差计算阶段,通过胜者通吃法得到初始视差图。在视差优化阶段,对初始视差图做误匹配点检测及左右一致性检测,并对遮挡区域进行像素填充得到最终的视差图。基于Middlebury标准图的实验结果表明,该算法平均误匹配率为5.81%,对比于传统Census算法抗干扰性提升显著,并能在平均误匹配率表现上达到主流经典算法的性能水准。     

基于融合代价和优化引导滤波的立体匹配算法

现有局部立体匹配算法与全局立体匹配算法相比,计算量更小、速度更快,能达到实时匹配的要求,但存在误匹配率较高、视差结果精度较低等问题。提出一种新的局部立体匹配算法,依据像素梯度信息、像素梯度的平均值及标准差计算多指标梯度代价,使算法对图像局部结构的表达更加全面。根据像素的灰度差异程度划分等级,提出7等级编码的精细化Census变换匹配代价,以有效识别图像信息之间的细微差异,弥补Census变换在相似纹理区域精度较低的不足。将多指标梯度代价和精细化Census变换匹配代价按一定权重进行融合,形成初始匹配代价,从而充分发挥两种代价的优越性。在代价聚合阶段,对引导滤波的线性系数进行自适应优化,解决固定参数引起图像局部过于平滑或平滑不足的问题,并使用优化后的引导滤波模型进行代价聚合,改善代价聚合的效果。使用胜者为王算法计算视差获得初始视差图,最后通过左右一致性检测和加权中值滤波进行视差优化,得到更为理想的视差图。在Middlebury V3立体评估平台上的实验结果表明,所提算法在非遮挡区域的加权平均误匹配率为15.7%,与Cens5、IGF、ISM等算法相比具有较高的精度。     

基于引导信息的双目立体匹配算法

针对现有立体匹配算法在边缘、遮挡、视差不连续、弱纹理等区域匹配误差较大的问题,提出一种在利用视差注意力机制的基础上引入边缘和语义信息的立体匹配算法。在利用视差注意力机制进行代价计算和代价聚合中引入边缘细节信息改善边缘和遮挡区域匹配误差较大的问题,并对引入边缘信息时与特征提取过程中得到的不同尺度特征图融合的时机进行了讨论,确定浅层大尺度特征图引入边缘信息可以提高匹配精度;在视差优化中引入语义信息改善视差不连续和弱纹理区域匹配精度不高的问题,并对不同尺度特征图求取的语义信息对匹配精度的影响进行讨论,利用深层小尺度特征图提取语义信息可以提高匹配精度。提出的方法在SceneFlow数据集上进行了测试,将基准网络PASMNet的误差降低了49.05%,并与其他算法进行对比分析。实验结果表明,边缘和语义等引导信息的引入有针对性地改善了现有算法在边缘、遮挡、视差不连续和弱纹理区域的视差精度,从而提高了整体预测精度。     

融合多特征表示和超像素优化的双目立体匹配

针对目前许多局部双目立体匹配方法在缺乏纹理区域、遮挡区域、深度不连续区域匹配精度低的问题,提出了基于多特征表示和超像素优化的立体匹配算法。通过在代价计算步骤中加入边缘信息特征,与图像局部信息代价相融合,增加了在视差计算时边缘区域的辨识度;在代价聚合步骤,基于超像素分割形成的超像素区域,利用米字骨架自适应搜索,得到聚合区域,对初始代价进行聚合;在视差精化步骤利用超像素分割信息,对匹配错误视差进行修正,提高匹配精度。基于Middlebury立体视觉数据集测试平台,与自适应权重AD-Census、FA等方法得出的视差图进行比较,该算法在深度不连续区域和缺乏纹理区域的匹配效果显著改善,提高了立体匹配精度。     

基于自适应参数的非局部立体匹配算法

针对现有非局部立体匹配算法在不同纹理图像下因选取固定参数而导致整体误匹配率偏高的问题,提出一种自适应参数的非局部立体匹配算法。对颜色差和水平及垂直方向梯度代价进行归一化处理并加权融合,通过对融合后代价作对数变换,提高了单像素匹配代价在低纹理区域表现;在色度,饱和度,纯度(HSV)颜色空间上,计算参考图的平均色度差,自适应调节代价聚合参数;经过视差选择获得视差图。实验结果表明:所提算法在Middlebury测试平台对31组立体图像对处理后的平均误差为7. 86%。在低纹理区域误匹配率进一步降低,具有更好的泛化性。     

基于自适应权重的立体匹配优化算法

为解决现有立体匹配算法对低纹理以及视差不连续区域匹配效果较差的问题,提出一种改进的立体匹配优化算法。在传统自适应权重算法匹配代价的基础上,融合高斯差分图像差分信息,即左右图像高斯差分图的差分,重新定义其初始匹配代价,增加算法在视差不连续区域的鲁棒性,并加入边缘约束和视差边缘约束迭代聚类以及基于高斯差分图的自适应窗口算法,保证改进算法在低纹理区域的匹配性能,消除坏点与视差空洞。将该算法与传统自适应权重匹配算法分别在Middlebury数据集上进行匹配实验,结果表明,该算法平均性能提升了15.05%,明显优于传统自适应权重匹配算法。     

基于图像分割的自适应窗口双目立体匹配算法研究

针对传统双目立体匹配算法采用固定窗口导致弱纹理区域匹配精度较低的问题,提出了一种基于图像分割的自适应窗口立体匹配算法.首先,采用Mean-shift算法对图像进行分割,之后对分割图像进行局部子区灰度标准差统计,在此基础上提出了一种根据纹理丰富程度进行窗口大小自适应设定的算子.基于自适应窗口大小设定,组合使用Census变换和梯度值计算匹配代价,并分别通过自适应权重代价聚合及"胜者为王"策略进行初始视差计算,最后利用左右视差一致性原则和加权中值滤波得到稠密视差图.采用提出的自适应窗口匹配算法与固定窗口匹配算法对Middlebury数据集上的标准图片进行匹配实验,实验结果表明,所提算法的平均匹配错误率为2.04％,相比对比算法,所提方法的匹配错误率分别降低了4.5％和7.9％.     

融合边缘保持与改进代价聚合的立体匹配算法

目的 立体匹配是计算机双目视觉的重要研究方向,主要分为全局匹配算法与局部匹配算法两类。传统的局部立体匹配算法计算复杂度低,可以满足实时性的需要,但是未能充分利用图像的边缘纹理信息,因此在非遮挡、视差不连续区域的匹配精度欠佳。为此,提出了融合边缘保持与改进代价聚合的立体匹配。方法 首先利用图像的边缘空间信息构建权重矩阵,与灰度差绝对值和梯度代价进行加权融合,形成新的代价计算方式,同时将边缘区域像素点的权重信息与引导滤波的正则化项相结合,并在多分辨率尺度的框架下进行代价聚合。所得结果经过视差计算,得到初始视差图,再通过左右一致性检测、加权中值滤波等视差优化步骤获得最终的视差图。结果 在Middlebury立体匹配平台上进行实验,结果表明,融合边缘权重信息对边缘处像素点的代价量进行了更加有效地区分,能够提升算法在各区域的匹配精度。其中,未加入视差优化步骤的21组扩展图像对的平均误匹配率较改进前减少3.48%,峰值信噪比提升3.57 dB,在标准4幅图中venus上经过视差优化后非遮挡区域的误匹配率仅为0.18%。结论 融合边缘保持的多尺度立体匹配算法有效提升了图像在边缘纹理处的匹配精度,进一步降低了非遮挡区域与视差不连续区域的误匹配率。     

Stereo matching algorithm with guided filter and modified dynamic programming

Dense stereo correspondence is a challenging research problem in computer vision field. To address the poor accuracy behavior of stereo matching, we propose a novel stereo matching algorithm based on guided image filter and modified dynamic programming. Firstly, we suggest a combined matching cost by incorporating the absolute difference and improved color census transform (ICCT). Secondly, we use the guided image filter to filter the cost volume, which can aggregate the costs fast and efficiently. Then, in the disparity computing step, we design a modified dynamic programming algorithm, which can weaken the scanning line effect. At last, final disparity maps are gained after post-processing. The experimental results are evaluated on Middlebury Stereo Datasets, showing that our approach can achieve good results both in low texture and depth discontinuity areas with an average error rate of 5.14 % and strong robustness.     

改进的跨尺度引导滤波立体匹配算法

作为双目三维重建中的关键步骤,双目立体匹配算法完成了从平面视觉到立体视觉的转化.但如何平衡双目立体匹配算法的运行速度和精度仍然是一个棘手的问题.本文针对现有的局部立体匹配算法在弱纹理、深度不连续等特定区域匹配精度低的问题,并同时考虑到算法实时性,提出了一种改进的跨多尺度引导滤波的立体匹配算法.首先融合AD和Census变换两种代价计算方法,然后采用基于跨尺度的引导滤波进行代价聚合,在进行视差计算时通过制定一个判断准则判断图像中每一个像素点的最小聚合代价对应的视差值是否可靠,当判断对应的视差值不可靠时,对像素点构建基于梯度相似性的自适应窗口,并基于自适应窗口修正该像素点对应的视差值.最后通过视差精化得到最终的视差图.在Middlebury测试平台上对标准立体图像对的实验结果表明,与传统基于引导滤波器的立体匹配算法相比具有更高的精度.     

一种用于立体图像匹配的改进置信传播算法

给出了一种用于立体图像匹配的改进置信传播算法.基于视差场的连续性假设,传统视差估计置信传播算法将稠密视差场抽象为一种马尔可夫场,置信传播在消息双向传递的马尔可夫网络上进行.考虑到在物体遮挡区域视差场并不连续,首先采用基于初始视差估计的交叉不稳定检测技术检测出遮挡区域,将稠密视差场更加精确地抽象为一种马尔可夫场和贝叶斯场的混合场,置信传播在马尔可夫和贝叶斯的混合网络上进行,使得遮挡区域像素视差信息不传递给非遮挡区域,提高了视差估计精度并降低了算法复杂度.采用Middlebury网站提供的标准测试图像对本文算法进行了客观评估,实验结果表明,本文算法同时具有较好的视差估计精度和运算效率.     

Efficient contrast invariant stereo correspondence using dynamic programming with vertical constraint

In this paper, we propose a dense stereo algorithm based on the census transform and improved dynamic programming (DP). Traditional scanline-based DP algorithms are the most efficient ones among global algorithms, but are well-known to be affected by the streak effect. To solve this problem, we improve the traditional three-state DP algorithm by taking advantage of an extended version of sequential vertical consistency constraint. Using this method, we increase the accuracy of the disparity map greatly. Optimizations have been made so that the computational cost is only increased by about 20%, and the additional memory needed for the improvement is negligible. Experimental results show that our algorithm outperforms many state-of-the-art algorithms with similar efficiency on Middlebury College’s stereo Web site. Besides, the algorithm is robust enough for image pairs with utterly different contrasts by using of census transform as the basic match metric.     

基于视觉显著性的区域立体匹配算法

针对区域立体匹配算法对光照变化敏感,视差图存在目标和弱纹理区域的错配、边界不平滑等问题,提出一种利用视觉显著性特征改进的快速区域立体匹配算法。该算法先利用显著性检测定位图像主要目标区域;再结合索贝尔(Sobel)边缘特征和相角特征完成特征匹配、得到粗视差图;最后通过检测粗视差图中的视觉显著性,消除图像弱纹理区域的突兀噪声。相比绝对误差累计(SAD)、平方误差累计(SSD)和归一化灰度互相关(NCC)算法,所提算法对光照变化不敏感,得到的视差图完整,匹配率高,有利于实时系统应用。